Introducción: El papel de las herramientas computacionales en la ciencia de los materiales
La ciencia de los materiales es un campo que se centra en el estudio de la naturaleza y las propiedades de los materiales y cómo pueden utilizarse en diversas aplicaciones. En las dos últimas décadas, este campo ha experimentado un enorme crecimiento, debido en gran medida a los avances realizados en las herramientas computacionales y la inteligencia artificial (IA), como ya desvelamos en una entrada anterior. En este artículo analizaremos cómo las herramientas computacionales complementan la ciencia de los materiales desde los años 80 hasta hoy.
Simulaciones basadas en principios físicos
En los años 80 y 90, las herramientas computacionales de la ciencia de materiales se limitaban a cálculos teóricos y simulaciones basadas en principios físicos, como la dinámica molecular y la mecánica cuántica. Estas simulaciones ayudaban a los investigadores a estudiar la estructura y las propiedades de los materiales -como la conductividad térmica, la elasticidad y la energía superficial- mediante la modelización atómica y molecular. Sin embargo, estas simulaciones llevaban mucho tiempo y requerían mucha capacidad de cálculo, por lo que sólo eran viables para sistemas poco complejos y accesibles únicamente a unos pocos investigadores privilegiados con acceso a equipos especializados.
En la década de 2000, a medida que aumentaba la potencia de cálculo, los investigadores podían realizar simulaciones más avanzadas. Esto les permitió estudiar una gama más amplia de materiales, incluidos aquellos con estructuras más complejas. Además, el desarrollo de nuevos algoritmos y programas permitió realizar simulaciones con mayor rapidez y eficacia.
Irrupción de la inteligencia artificial
Uno de los avances clave en la ciencia de los materiales durante la última década fue el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático. Aproximadamente a partir de mediados de la década de 2010, la integración del aprendizaje automático con las simulaciones basadas en principios físicos ha permitido analizar mayores cantidades de datos y realizar cálculos y predicciones más eficientes sobre las propiedades de los materiales.
From DFT to machine learning: recent approaches to materials science–a review (Schleder, 2019)
En los últimos años, el uso de la IA se ha extendido cada vez más en la ciencia de los materiales. Se han utilizado algoritmos de IA para diseñar nuevos materiales, predecir sus propiedades e incluso sintetizarlos en el laboratorio. Esto ha revolucionado el campo, ya que ahora los investigadores pueden estudiar materiales de formas que antes eran imposibles.
Aplicaciones de la inteligencia artificial en la ciencia de materiales
Un ejemplo del uso de la IA en la ciencia de los materiales es el desarrollo de modelos predictivos de las propiedades de los materiales. Estos modelos pueden entrenarse a partir de datos existentes y utilizarse después para predecir las propiedades de nuevos materiales. Esto permite a los investigadores ahorrar tiempo y recursos al identificar qué materiales tienen más probabilidades de presentar las propiedades deseadas antes de realizar experimentos en laboratorio.
Otro campo en el que la IA está teniendo un gran impacto es el diseño de nuevos materiales. Los algoritmos de IA pueden utilizarse para buscar nuevas combinaciones de elementos con propiedades deseadas en grandes bibliotecas de datos. Esto ha permitido descubrir nuevos materiales que no podrían haberse encontrado con los métodos tradicionales.
Por último, la IA también se utiliza para sintetizar nuevos materiales en el laboratorio. Los algoritmos de IA pueden utilizarse para optimizar las condiciones en las que se sintetizan los materiales, lo que da lugar a procesos de síntesis más eficientes y eficaces. Esto podría reducir considerablemente el tiempo y los recursos necesarios para desarrollar nuevos materiales, lo que permitiría comercializarlos más rápidamente.
Conclusión
En conclusión, la evolución de las herramientas computacionales en la ciencia de los materiales ha sido muy notable. Desde los cálculos teóricos utilizados ya durante el siglo pasado hasta el uso actual de la IA, estas herramientas computacionales han transformado el campo, haciendo posible el estudio de los materiales de formas nuevas e innovadoras. El creciente uso de la IA en la ciencia de los materiales conducirá sin duda a nuevos avances en el futuro que estamos ansiosos por descubrir.
Referencias
- Butler, K. T., Davies, D. W., Cartwright, H., Isayev, O., & Walsh, A. (2018). Machine learning for molecular and materials science. Nature, 559(7715), 547-555. https://doi.org/10.1038/s41586-018-0337-2
- Li, J., Lim, K., Yang, H., Ren, Z., Raghavan, S., Chen, P. Y., Buonassisi, T., & Wang, X. (2020). AI Applications through the Whole Life Cycle of Material Discovery. Matter, 3(2), 393-432. https://doi.org/10.1016/j.matt.2020.06.011
- Schleder, G. R., Padilha, A. C. M., Acosta, C. M., Costa, M., & Fazzio, A. (2019). From DFT to machine learning: recent approaches to materials science–a review. Journal of Physics: Materials, 2(3), 032001. https://doi.org/10.1088/2515-7639/ab084b
